Python – tensorflow.raw_ops.Acosh()

Python – tensorflow.raw_ops.Acosh()

TensorFlow是谷歌设计的开源python库,用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。TensorFlow raw_ops提供了对所有TensorFlow操作的低层次访问。Acosh()是用来寻找x的元素明智的反双曲余弦。

语法: tf.raw_ops.Acosh(x, name)

参数:

  • x:它是输入的张量。这个张量允许的dtype是bfloat16, half, float32, float64, complex64, complex128。
  • name(可选):它定义了该操作的名称。

返回:它返回一个与x具有相同dtype的张量。

注意:它只接受关键字参数。

示例 1:

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
  
# Calculating Acosh
res = tf.raw_ops.Acosh(x=a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

Input:  tf.Tensor([1. 2. 3. 4.], shape=(4,), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([0.         1.3169579  1.76274717 2.06343707], shape=(4,), dtype=float64)



例子2:视觉化

# importing the library
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=tf.float64)
  
# Calculating Acosh
res = tf.raw_ops.Acosh(x=a)
  
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color='green')
plt.title('tensorflow.raw_ops.Acosh')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()

输出:

Python – tensorflow.raw_ops.Acosh()

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